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ParlaIberoOs debates do plenário, fala por fala
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Usar os dados

Por onde começar

Não é uma matriz de pesquisa de opinião. Escolha pelo que já sabe fazer.

  1. Sem programar

    Abra El Salvador no explorador. Busque no texto completo; filtre por data, partido, legislatura ou deputado; exporte com a citação. É o país de teste: 98 MB, e cobre apenas de 2018 a 2025. Ou leve os dados de uma figura, em CSV e Excel.

    Abrir o explorador Baixar os dados da figura

    A interface do explorador está hoje apenas em espanhol. A busca funciona sobre o texto original de cada câmara, em espanhol ou em português.

  2. Com R ou Python básico

    O CSV de um país: de 98 MB a 1,5 GB. Filtros, contagens, séries por ano. Os dois trechos abaixo são isso e nada mais.

    Ver os países

  3. Com métodos de texto

    O corpus completo: dezesseis downloads, um por país, 12,3 GB no total. A base não traz tema, tom, posição nem voto: aqui as variáveis precisam ser construídas. É onde é preciso aprender, e é possível aprender.

    Ver os dezesseis DOIs

  4. Com um assistente de IA

    Pergunte com suas palavras: o assistente busca, conta e devolve números, passagens e gráficos. Avisa dos limites de cada corpus.

    Ver as ferramentas

Dois grupos com a mesma base podem chegar a resultados diferentes sem que nenhum tenha errado. Não é um defeito: é o que acontece quando as decisões de análise são suas.

O caminho, passo a passo

  1. Escolha um país. Na dúvida, El Salvador: é o menor arquivo.

  2. Baixe um arquivo, não os 17. Para o explorador basta o que termina em _interventions.csv. Não o abra com duplo clique nem em uma planilha: pode cortar linhas e textos.

    Baixar no DataverseAbre no Harvard Dataverse.

    • Portugal Assembleia da República 1,1 GB
    • Espanha Congreso de los Diputados 1.009 MB
    • Equador Cámara Nacional de Representantes / Congreso Nacional / Asambleas Constituyentes / Asamblea Nacional 1,1 GB
    • Argentina Cámara de Diputados de la Nación 841 MB
    • Uruguai Cámara de Representantes 929 MB
    • México Cámara de Diputados 1,5 GB
    • Paraguai Cámara de Diputados 252 MB
    • Chile Cámara de Diputadas y Diputados 957 MB
    • Costa Rica Asamblea Legislativa 655 MB
    • Peru Congreso de la República 798 MB
    • Panamá Asamblea Nacional (Legislativa hasta 2004) 465 MB
    • Colômbia Cámara de Representantes 483 MB
    • Guatemala Congreso de la República 269 MB
    • República Dominicana Cámara de Diputados 523 MB
    • Brasil Câmara dos Deputados 1,4 GB
    • El Salvador Asamblea Legislativa 98 MB

  3. Abra-o no explorador. Clique em “Elegir archivo…” (Escolher arquivo…) e selecione-o. Abre no seu navegador; nada sai do seu computador.

    Abrir o exploradorAbre o explorador, em outra aba.

    A interface do explorador está hoje apenas em espanhol. A busca funciona sobre o texto original de cada câmara, em espanhol ou em português.

    Pede um navegador recente: Chrome/Edge 112+, Firefox 116+, Safari 17+. Ao escolher o arquivo, o explorador diz quanta memória é necessária. Com um computador modesto, feche outras abas ou experimente antes com El Salvador. Hoje o explorador está apenas em espanhol e abre um país por vez.

    Em nossos testes, feitos fora do navegador com o mesmo motor, El Salvador ficou pronto em 3,7 s. O Brasil, o mais pesado dos medidos, em 82 s. No seu computador pode demorar mais.

O que há em cada download

São 17 arquivos por país. XX são as duas letras do país: SV, BR. Dois são os dados: XX_interventions.csv, com uma linha por turno de palavra ou bloco de não fala, e XX_deputies.csv, o cadastro. Quatro documentos, cada um em inglês, espanhol e português: LEIA-ME (README), dicionário de dados, limitações conhecidas e relatório de processamento. E três arquivos para programas: números do corpus, metadados e método de vinculação de cada orador. Leia as limitações antes de contar qualquer coisa.

  • XX_interventions.csv
  • XX_deputies.csv
  • README.mdREADME_es.mdREADME_pt.md
  • data_dictionary.mddata_dictionary_es.mddata_dictionary_pt.md
  • known_limitations.mdknown_limitations_es.mdknown_limitations_pt.md
  • process_report.mdprocess_report_es.mdprocess_report_pt.md
  • corpus_info.json
  • dataset.jsonld
  • match_methods.json

As 16 colunas

As mesmas 16, com o mesmo nome, nas dezesseis câmaras. Muda o quanto se pôde preencher cada uma, e a tabela o diz.

Cada célula é uma câmara, na ordem da grade: quanto mais preenchida, mais completa está a coluna. Uma célula vazia é uma coluna que essa câmara não traz.

ColunaTipoO que éQuanto se pôde preencher, câmara por câmara
id_session
string
Estável DENTRO desta edição, não entre edições: os ordinais derivam da posição, por isso acrescentar ou retirar sessões numa edição posterior desloca todos os identificadores seguintes. Cite a edição e não use estes identificadores como chave contra outra. Formato: {ISO2}{legislatura:03d}{sessão:04d}. Os ordinais são DERIVADOS (a legislatura pela data mais antiga das suas sessões; a sessão, por data e número dentro dela), porque legislature e session_number são texto próprio de cada país e nem sempre existem.
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 100,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 100,0% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 100,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 100,0% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 100,0% de todas as linhas
id_int
string
Estável DENTRO desta edição, não entre edições, pela mesma razão que id_session. Formato: id_session mais intervention_order em cinco dígitos. Único em todo o corpus. As linhas de material preliminar (intervention_order = 0) terminam em 00000. Quando uma sessão traz duas capas, a desambiguação faz-se a montante com um sufixo em session_number (104 -> 104B), que dá um id_session distinto; nunca com intervalos especiais de id_int.
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 100,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 100,0% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 100,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 100,0% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 100,0% de todas as linhas
legislature
string
Identificador de legislatura tal como é impresso na fonte. O seu formato é próprio de cada país e NÃO é comparável entre países (numeração romana, intervalos de anos, ordinais).
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 100,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 100,0% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 100,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 100,0% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 100,0% de todas as linhas
legislative_session
string
Sessão ou período legislativo dentro da legislatura, onde a fonte o regista.
  1. Portugal: 97,9% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 0,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 97,8% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 99,99% de todas as linhas
  7. Paraguai: 52,4% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 91,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 79,4% de todas as linhas
  13. Guatemala: 99,99% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 99,9% de todas as linhas
session_number
string
Número de sessão. Normalmente um inteiro, mas pode ser alfanumérico onde a câmara acrescenta um sufixo de tipo de sessão.
  1. Portugal: 99,1% de todas as linhas
  2. Espanha: 97,8% de todas as linhas
  3. Equador: 99,6% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 94,3% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 99,99% de todas as linhas
  11. Panamá: 7,8% de todas as linhas
  12. Colômbia: 98,9% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 59,1% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 97,6% de todas as linhas
date
date
Data da sessão em formato ISO 8601.
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 100,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 99,98% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 99,5% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 100,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 100,0% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 100,0% de todas as linhas
session_type
string
Tipo de sessão, normalizado para cinco valores em toda a coleção: ordinaria, extraordinaria, solemne, instalación, otros (a designação própria da ata é reduzida a estes; os valores são literais em espanhol em todos os países, Brasil e Portugal incluídos). «otros» abrange tanto um tipo diferente dos quatro nomeados como uma sessão cuja ata não declara nenhum; a coluna nunca está vazia.
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 100,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 100,0% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 100,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 100,0% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 100,0% de todas as linhas
intervention_order
integer
Posição da intervenção dentro da sua sessão (base 1, por ordem de registo). 0 = material preliminar: capa, sumário, índice ou chamada que precedem a primeira intervenção. Precedem SEM deslocar a numeração das restantes.
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 100,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 100,0% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 100,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 100,0% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 100,0% de todas as linhas
speaker_raw
string
Designação do orador exatamente como aparece na ata.
  1. Portugal: 100,0% dos turnos de fala
  2. Espanha: 100,0% dos turnos de fala
  3. Equador: 98,9% dos turnos de fala
  4. Argentina: 100,0% dos turnos de fala
  5. Uruguai: 100,0% dos turnos de fala
  6. México: 100,0% dos turnos de fala
  7. Paraguai: 99,99% dos turnos de fala
  8. Chile: 100,0% dos turnos de fala
  9. Costa Rica: 100,0% dos turnos de fala
  10. Peru: 100,0% dos turnos de fala
  11. Panamá: 100,0% dos turnos de fala
  12. Colômbia: 100,0% dos turnos de fala
  13. Guatemala: 100,0% dos turnos de fala
  14. República Dominicana: 100,0% dos turnos de fala
  15. Brasil: 100,0% dos turnos de fala
  16. El Salvador: 100,0% dos turnos de fala
id_dep
string
Identificador do parlamentar no cadastro nacional. Vazio se o orador não pôde ser vinculado, ou se não é membro da câmara (ministro, secretário, convidado).
  1. Portugal: 90,8% dos turnos de fala
  2. Espanha: 98,0% dos turnos de fala
  3. Equador: 95,1% dos turnos de fala
  4. Argentina: 69,4% dos turnos de fala
  5. Uruguai: 95,7% dos turnos de fala
  6. México: 98,5% dos turnos de fala
  7. Paraguai: 68,8% dos turnos de fala
  8. Chile: 96,8% dos turnos de fala
  9. Costa Rica: 96,4% dos turnos de fala
  10. Peru: 96,2% dos turnos de fala
  11. Panamá: 67,9% dos turnos de fala
  12. Colômbia: 88,7% dos turnos de fala
  13. Guatemala: 85,5% dos turnos de fala
  14. República Dominicana: 76,6% dos turnos de fala
  15. Brasil: 98,4% dos turnos de fala
  16. El Salvador: 96,4% dos turnos de fala
speaker_name
string
Nome completo normalizado do parlamentar. Vazio quando id_dep também está.
  1. Portugal: 99,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  2. Espanha: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  3. Equador: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  4. Argentina: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  5. Uruguai: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  6. México: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  7. Paraguai: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  8. Chile: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  9. Costa Rica: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  10. Peru: 99,99% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  11. Panamá: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  12. Colômbia: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  13. Guatemala: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  14. República Dominicana: 99,99% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  15. Brasil: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  16. El Salvador: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
sex
string
Sexo do parlamentar: M / F. Vazio quando id_dep também está, ou quando o cadastro não regista o sexo dessa pessoa. Variável DERIVADA — a proveniência de cada valor consta em sex_source do cadastro anexo, pelo que é possível restringir aos níveis de maior precisão.
  1. Portugal: 99,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  2. Espanha: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  3. Equador: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  4. Argentina: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  5. Uruguai: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  6. México: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  7. Paraguai: 99,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  8. Chile: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  9. Costa Rica: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  10. Peru: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  11. Panamá: 99,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  12. Colômbia: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  13. Guatemala: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  14. República Dominicana: 99,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  15. Brasil: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  16. El Salvador: 99,7% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
party
string
Partido político do parlamentar. Se varia ou não com a data da sessão depende de como foi construído cada cadastro nacional; ver o campo notes de corpus_info.json.
  1. Portugal: 93,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  2. Espanha: 99,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  3. Equador: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  4. Argentina: 99,1% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  5. Uruguai: 99,4% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  6. México: 99,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  7. Paraguai: 95,2% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  8. Chile: 99,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  9. Costa Rica: 99,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  10. Peru: 99,96% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  11. Panamá: 99,7% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  12. Colômbia: 99,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  13. Guatemala: 99,98% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  14. República Dominicana: 85,8% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  15. Brasil: 99,99% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  16. El Salvador: 95,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
district
string
Círculo eleitoral do parlamentar.
  1. Portugal: 93,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  2. Espanha: 99,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  3. Equador: 48,4% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  4. Argentina: 98,7% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  5. Uruguai: 100,0% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  6. México: 97,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  7. Paraguai: 95,6% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  8. Chile: 99,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  9. Costa Rica: 99,3% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  10. Peru: 95,2% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  11. Panamá: 99,7% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  12. Colômbia: 99,9% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  13. Guatemala: 98,8% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  14. República Dominicana: 95,4% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  15. Brasil: 43,6% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
  16. El Salvador: 96,2% dos turnos de fala vinculados a um deputado ou deputada
dm_speech
binary
1 se a linha é discurso parlamentar, 0 se não é (material preliminar, sumário, contagem de votação, documento reproduzido). Permite filtrar o corpus para discurso parlamentar com uma só condição. É preenchido com evidência: o 0 só é atribuído onde está demonstrado, pelo que 1 significa «não demonstrado que não seja discurso».
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 100,0% de todas as linhas
  4. Argentina: 100,0% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 100,0% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 100,0% de todas as linhas
  11. Panamá: 100,0% de todas as linhas
  12. Colômbia: 100,0% de todas as linhas
  13. Guatemala: 100,0% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 100,0% de todas as linhas
  15. Brasil: 100,0% de todas as linhas
  16. El Salvador: 100,0% de todas as linhas
text
string
Texto completo da intervenção.
  1. Portugal: 100,0% de todas as linhas
  2. Espanha: 100,0% de todas as linhas
  3. Equador: 99,99% de todas as linhas
  4. Argentina: 99,9% de todas as linhas
  5. Uruguai: 100,0% de todas as linhas
  6. México: 100,0% de todas as linhas
  7. Paraguai: 100,0% de todas as linhas
  8. Chile: 100,0% de todas as linhas
  9. Costa Rica: 100,0% de todas as linhas
  10. Peru: 99,98% de todas as linhas
  11. Panamá: 99,99% de todas as linhas
  12. Colômbia: 99,95% de todas as linhas
  13. Guatemala: 99,99% de todas as linhas
  14. República Dominicana: 99,96% de todas as linhas
  15. Brasil: 99,98% de todas as linhas
  16. El Salvador: 99,8% de todas as linhas

sex é derivada. Não vem do Diário; a procedência de cada valor está em sex_source, no cadastro. Exatidão: 98,98% sobre 38.372 linhas revisadas à mão em onze cadastros, com mais erro em mulheres do que em homens. Nos outros cinco não está medida.

dm_speech é assimétrica. O 0 está demonstrado. O 1 não: significa “não está demonstrado que não seja fala”.

legislature não é comparável entre países: é o texto que cada Diário imprime. Para comparar no tempo, use date.

Os identificadores são estáveis dentro de uma edição, não entre edições. Para citar uma passagem, informe a data e o número da sessão e confira-a no Diário oficial da câmara. Edição derivada para pesquisa: diante de qualquer divergência, vale o Diário da sua câmara.

O cadastro e sua junção correta

O cadastro é a lista de quem ocupou uma cadeira. Quase nunca é preciso unir nada: sexo, partido e distrito já vêm em cada linha. Não tem uma linha por pessoa, e sim por período de mandato: 70.570 períodos para 37.523 pessoas. Une-se por id_dep e por legislatura ou data, conforme o dicionário do país. Unir por menos multiplica linhas. Leia-o por nome de coluna, nunca por posição: a ordem muda de um cadastro para outro.

No Brasil há 5.523 linhas para 3.772 pares de pessoa e legislatura: são mudanças de partido, e aí se une por data, entre start_date e end_date.

Dois trechos

Carregar um país, filtrar a fala, contar palavras por década e sexo. Com El Salvador, ambos reproduzem a série do país na figura de abertura.

library(readr); library(dplyr); library(stringr)

# Só quatro colunas. na = character(): as células vazias são lidas como "", não como NA.
df <- read_csv("SV_interventions.csv",
               col_select = c(date, sex, dm_speech, text),
               col_types  = cols(.default = col_character()),
               na = character())

# RESSALVA. Isto mede voz, não presença. `sex` é uma variável derivada, com mais erro em
# mulheres do que em homens. dm_speech == "1" tira o que está demonstrado que não é fala;
# não demonstra que tudo o que resta o seja. O denominador são as palavras de deputados
# e deputadas com sexo conhecido: as linhas sem deputado ou sem sexo ficam de fora.
# Cada câmara é comparada consigo mesma: isto não ordena países.
df |>
  filter(dm_speech == "1", sex %in% c("F", "M"), date != "") |>
  mutate(decada   = paste0(str_sub(date, 1, 3), "0"),
         palabras = str_count(text, "\\S+")) |>
  count(decada, sex, wt = palabras, name = "palabras") |>
  group_by(decada) |>
  mutate(pct = round(100 * palabras / sum(palabras), 2)) |>
  ungroup() |>
  as.data.frame()   # um tibble arredonda na tela; assim se veem as duas casas decimais
import pandas as pd

# Só quatro colunas. keep_default_na=False: as células vazias são lidas como "", não como NaN.
cols = ["date", "sex", "dm_speech", "text"]
df = pd.read_csv("SV_interventions.csv", usecols=cols, dtype=str, keep_default_na=False)

# RESSALVA. Isto mede voz, não presença. `sex` é uma variável derivada, com mais erro em
# mulheres do que em homens. dm_speech == "1" tira o que está demonstrado que não é fala;
# não demonstra que tudo o que resta o seja. O denominador são as palavras de deputados
# e deputadas com sexo conhecido: as linhas sem deputado ou sem sexo ficam de fora.
# Cada câmara é comparada consigo mesma: isto não ordena países.
habla = df[(df["dm_speech"] == "1") & df["sex"].isin(["F", "M"]) & (df["date"] != "")]
habla = habla.assign(decada=habla["date"].str[:3] + "0",
                     palabras=habla["text"].str.split().str.len())

t = habla.pivot_table(index="decada", columns="sex", values="palabras",
                      aggfunc="sum", fill_value=0)
t["pct_F"] = (100 * t["F"] / (t["F"] + t["M"])).round(2)
print(t)

Como citar

Cite o que usou e a edição: nem todos os conjuntos estão na mesma. A citação de uma figura leva edição de dados e data.

CC BY 4.0: pode usar, adaptar e redistribuir, desde que cite a fonte.

Um conjunto de dados

  • PortugalPT · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-PT: Parliamentary Speeches from Portugal (1976-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/VRPUFU, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_pt_2026,
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  title     = {ParlaIbero-PT: Parliamentary Speeches from Portugal (1976-2025)},
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  version   = {V2},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/VRPUFU},
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PT: Parliamentary Speeches from Portugal (1976-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/VRPUFU
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/VRPUFU
ER  -
  • EspanhaES · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-ES: Parliamentary Speeches from Spain (1977-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/OKHGAB, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_es_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
  title     = {ParlaIbero-ES: Parliamentary Speeches from Spain (1977-2025)},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-ES: Parliamentary Speeches from Spain (1977-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/OKHGAB
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/OKHGAB
ER  -
  • EquadorEC · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Ramos, Julián, 2026, "ParlaIbero-EC: Parliamentary Speeches from Ecuador (1979-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/M2QJN6, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_ec_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Martínez Ramos, Julián},
  title     = {ParlaIbero-EC: Parliamentary Speeches from Ecuador (1979-2025)},
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-EC: Parliamentary Speeches from Ecuador (1979-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Ramos, Julián
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/M2QJN6
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/M2QJN6
ER  -
  • ArgentinaAR · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-AR: Parliamentary Speeches from Argentina (1983-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/IVNYID, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_ar_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
  title     = {ParlaIbero-AR: Parliamentary Speeches from Argentina (1983-2025)},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/IVNYID},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/IVNYID}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-AR: Parliamentary Speeches from Argentina (1983-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/IVNYID
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/IVNYID
ER  -
  • UruguaiUY · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Gutiérrez Oria, Óscar, 2026, "ParlaIbero-UY: Parliamentary Speeches from Uruguay (1985-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/KI1AOC, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_uy_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Gutiérrez Oria, Óscar},
  title     = {ParlaIbero-UY: Parliamentary Speeches from Uruguay (1985-2025)},
  year      = {2026},
  version   = {V2},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/KI1AOC},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/KI1AOC}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-UY: Parliamentary Speeches from Uruguay (1985-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Gutiérrez Oria, Óscar
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/KI1AOC
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/KI1AOC
ER  -
  • MéxicoMX · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-MX: Parliamentary Speeches from Mexico (1988-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/0IS1YE, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_mx_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
  title     = {ParlaIbero-MX: Parliamentary Speeches from Mexico (1988-2025)},
  year      = {2026},
  version   = {V2},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/0IS1YE},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/0IS1YE}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-MX: Parliamentary Speeches from Mexico (1988-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/0IS1YE
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/0IS1YE
ER  -
  • ParaguaiPY · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-PY: Parliamentary Speeches from Paraguay (1988-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/PDX8GA, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_py_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Martínez Osorio, Sofía Anabel},
  title     = {ParlaIbero-PY: Parliamentary Speeches from Paraguay (1988-2025)},
  year      = {2026},
  version   = {V2},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/PDX8GA},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/PDX8GA}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PY: Parliamentary Speeches from Paraguay (1988-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/PDX8GA
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/PDX8GA
ER  -
  • ChileCL · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Miranda Olivares, Nicolás, 2026, "ParlaIbero-CL: Parliamentary Speeches from Chile (1990-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/IKBNRL, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_cl_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Miranda Olivares, Nicolás},
  title     = {ParlaIbero-CL: Parliamentary Speeches from Chile (1990-2025)},
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  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/IKBNRL}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-CL: Parliamentary Speeches from Chile (1990-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Miranda Olivares, Nicolás
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/IKBNRL
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/IKBNRL
ER  -
  • Costa RicaCR · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Gómez-Campos, Steffan, 2026, "ParlaIbero-CR: Parliamentary Speeches from Costa Rica (1994-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/W6UAHQ, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_cr_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Gómez-Campos, Steffan},
  title     = {ParlaIbero-CR: Parliamentary Speeches from Costa Rica (1994-2025)},
  year      = {2026},
  version   = {V2},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/W6UAHQ},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/W6UAHQ}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-CR: Parliamentary Speeches from Costa Rica (1994-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Gómez-Campos, Steffan
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/W6UAHQ
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/W6UAHQ
ER  -
  • PeruPE · v1.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-PE: Parliamentary Speeches from Peru (1995-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/7MK94V, Harvard Dataverse, V1

    BibTeX

    @data{parlaibero_pe_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/7MK94V},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/7MK94V}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PE: Parliamentary Speeches from Peru (1995-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V1
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/7MK94V
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/7MK94V
ER  -
  • PanamáPA · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-PA: Parliamentary Speeches from Panama (1996-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/Y8FUSX, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_pa_2026,
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  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/Y8FUSX}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PA: Parliamentary Speeches from Panama (1996-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/Y8FUSX
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/Y8FUSX
ER  -
  • ColômbiaCO · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-CO: Parliamentary Speeches from Colombia (2000-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/TYYERX, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_co_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
  title     = {ParlaIbero-CO: Parliamentary Speeches from Colombia (2000-2025)},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
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  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/TYYERX}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-CO: Parliamentary Speeches from Colombia (2000-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/TYYERX
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/TYYERX
ER  -
  • GuatemalaGT · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Barreto-Martín, Eduardo, 2026, "ParlaIbero-GT: Parliamentary Speeches from Guatemala (2000-2026)", https://doi.org/10.7910/DVN/NH5TTC, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_gt_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Barreto-Martín, Eduardo},
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  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/NH5TTC}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-GT: Parliamentary Speeches from Guatemala (2000-2026)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Barreto-Martín, Eduardo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/NH5TTC
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/NH5TTC
ER  -
  • República DominicanaDO · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-DO: Parliamentary Speeches from the Dominican Republic (2001-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/DZKXUG, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_do_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Martínez Osorio, Sofía Anabel},
  title     = {ParlaIbero-DO: Parliamentary Speeches from the Dominican Republic (2001-2025)},
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  doi       = {10.7910/DVN/DZKXUG},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/DZKXUG}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-DO: Parliamentary Speeches from the Dominican Republic (2001-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/DZKXUG
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/DZKXUG
ER  -
  • BrasilBR · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-BR: Parliamentary Speeches from Brazil (2003-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/VTXNW3, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_br_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
  title     = {ParlaIbero-BR: Parliamentary Speeches from Brazil (2003-2025)},
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  doi       = {10.7910/DVN/VTXNW3},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/VTXNW3}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-BR: Parliamentary Speeches from Brazil (2003-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/VTXNW3
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/VTXNW3
ER  -
  • El SalvadorSV · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-SV: Parliamentary Speeches from El Salvador (2018-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/MUJU6A, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_sv_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Martínez Osorio, Sofía Anabel},
  title     = {ParlaIbero-SV: Parliamentary Speeches from El Salvador (2018-2025)},
  year      = {2026},
  version   = {V2},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/MUJU6A},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/MUJU6A}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-SV: Parliamentary Speeches from El Salvador (2018-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/MUJU6A
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/MUJU6A
ER  -

A coleção

Texto

Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026). ParlaIbero. Harvard Dataverse. https://dataverse.harvard.edu/dataverse/parlaibero

BibTeX

@data{parlaibero_coleccion_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026)},
  title     = {ParlaIbero},
  year      = {2026},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  url       = {https://dataverse.harvard.edu/dataverse/parlaibero}
}

RIS

TY  - DATA
T1  - ParlaIbero
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026)
PY  - 2026
PB  - Harvard Dataverse
UR  - https://dataverse.harvard.edu/dataverse/parlaibero
ER  -

Uma figura

Voz das deputadas no plenário, por câmara e década

Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026). “Voz das deputadas no plenário, por câmara e década”. ParlaIbero, dados de figura, edição de 7 de setembro de 2026. Instituto de Iberoamérica, Universidad de Salamanca. https://rodrodr.github.io/parlaibero/pt/#voz. Acesso em [data da sua consulta].

Cobertura: o que há de cada câmara, ano a ano

Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026). “Cobertura: o que há de cada câmara, ano a ano”. ParlaIbero, dados de figura, edição de 7 de setembro de 2026. Instituto de Iberoamérica, Universidad de Salamanca. https://rodrodr.github.io/parlaibero/pt/paises/#rejilla. Acesso em [data da sua consulta].

Contato e erros

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